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        <title>第一节 MINIST数据 · Tensorflow学习笔记</title>
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        <li class="chapter " data-level="1.1" data-path="../">
            
                <a href="../">
            
                    
                    简介
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2" data-path="../chapter1/">
            
                <a href="../chapter1/">
            
                    
                    第一章 Tensorflow框架
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.1" data-path="../chapter1/section1.1.html">
            
                <a href="../chapter1/section1.1.html">
            
                    
                    第一节 张量、计算图、会话
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.2" data-path="../chapter1/section1.2.html">
            
                <a href="../chapter1/section1.2.html">
            
                    
                    第二节 前向传播
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.3" data-path="../chapter1/section1.3.html">
            
                <a href="../chapter1/section1.3.html">
            
                    
                    第三节 反向传播
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.4" data-path="../chapter1/section1.4.html">
            
                <a href="../chapter1/section1.4.html">
            
                    
                    第四节 搭建神经网络的步骤
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3" data-path="../chapter2/">
            
                <a href="../chapter2/">
            
                    
                    第二章 神经网络优化
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.1" data-path="../chapter2/section2.1.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.1.html">
            
                    
                    第一节 损失函数
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.2" data-path="../chapter2/section2.2.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.2.html">
            
                    
                    第二节 学习率
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.3" data-path="../chapter2/section2.3.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.3.html">
            
                    
                    第三节 滑动平均
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.4" data-path="../chapter2/section2.4.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.4.html">
            
                    
                    第四节 正则化
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.5" data-path="../chapter2/section2.5.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.5.html">
            
                    
                    第五节 神经网络的搭建
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.4" data-path="./">
            
                <a href="./">
            
                    
                    第三章 全连接网络基础
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter active" data-level="1.4.1" data-path="section3.1.html">
            
                <a href="section3.1.html">
            
                    
                    第一节 MINIST数据
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.4.2" data-path="section3.2.html">
            
                <a href="section3.2.html">
            
                    
                    第二节 模块化搭建神经网络方法
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.4.3" data-path="section3.3.html">
            
                <a href="section3.3.html">
            
                    
                    第三节 手写数字识别准确率输出
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.5" data-path="../chapter4/">
            
                <a href="../chapter4/">
            
                    
                    第四章 全连接网络实践
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.5.1" data-path="../chapter4/section4.1.html">
            
                <a href="../chapter4/section4.1.html">
            
                    
                    第一节 输入手写数字图片输出识别结果
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.5.2" data-path="../chapter4/section4.2.html">
            
                <a href="../chapter4/section4.2.html">
            
                    
                    第二节 制作数据集
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.6" data-path="../chapter5/">
            
                <a href="../chapter5/">
            
                    
                    第五章 卷积网络基础
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.6.1" data-path="../chapter5/section5.1.html">
            
                <a href="../chapter5/section5.1.html">
            
                    
                    第一节 卷积神经网络
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.6.2" data-path="../chapter5/section5.2.html">
            
                <a href="../chapter5/section5.2.html">
            
                    
                    第二节 lenel5代码讲解
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.7" data-path="../chapter6/">
            
                <a href="../chapter6/">
            
                    
                    第六章 卷积网络实践
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.7.1" data-path="../chapter5/section6.1.html">
            
                <a href="../chapter5/section6.1.html">
            
                    
                    第一节 复现已有的卷积神经网络
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.7.2" data-path="../chapter6/section6.2.html">
            
                <a href="../chapter6/section6.2.html">
            
                    
                    第二节 用vgg16实现图片识别
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.8" data-path="../chapter7/">
            
                <a href="../chapter7/">
            
                    
                    第七章 Tensorflow应用
            
                </a>
            

            
        </li>
    

    

    <li class="divider"></li>

    <li>
        <a href="https://www.gitbook.com" target="blank" class="gitbook-link">
            本书使用 GitBook 发布
        </a>
    </li>
</ul>


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    <!-- Title -->
    <h1>
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        <a href=".." >第一节 MINIST数据</a>
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                                <h1 id="&#x7B2C;&#x4E00;&#x8282;-minist&#x6570;&#x636E;">&#x7B2C;&#x4E00;&#x8282; MINIST&#x6570;&#x636E;</h1>
<ul>
<li><code>mnist</code>&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#xFF1A;&#x5305;&#x542B;7&#x4E07;&#x5F20;&#x9ED1;&#x5E95;&#x767D;&#x5B57;&#x624B;&#x5199;&#x6570;&#x5B57;&#x56FE;&#x7247;&#xFF0C;&#x5176;&#x4E2D;55000&#x5F20;&#x4E3A;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x96C6;&#xFF0C;5000&#x5F20;&#x4E3A;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x96C6;&#xFF0C;10000&#x5F20;&#x4E3A;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x96C6;&#x3002;&#x6BCF;&#x5F20;&#x56FE;&#x7247;&#x5927;&#x5C0F;&#x4E3A;28*28&#x50CF;&#x7D20;&#xFF0C;&#x56FE;&#x7247;&#x4E2D;&#x7EAF;&#x9ED1;&#x8272;&#x50CF;&#x7D20;&#x503C;&#x4E3A;0&#xFF0C;&#x7EAF;&#x767D;&#x8272;&#x50CF;&#x7D20;&#x503C;&#x4E3A;1&#x3002;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x7684;&#x6807;&#x7B7E;&#x662F;&#x957F;&#x5EA6;&#x4E3A;10&#x7684;&#x4E00;&#x7EF4;&#x6570;&#x7EC4;&#xFF0C;&#x6570;&#x7EC4;&#x4E2D;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x5143;&#x7D20;&#x7D22;&#x5F15;&#x53F7;&#x8868;&#x793A;&#x5BF9;&#x5E94;&#x6570;&#x5B57;&#x51FA;&#x73B0;&#x7684;&#x6982;&#x7387;&#x3002;</li>
</ul>
<p>&#x5728;&#x5C06;<code>mnist</code>&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x8F93;&#x5165;&#x5582;&#x5165;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x65F6;&#xFF0C;&#x9700;&#x5148;&#x5C06;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x4E2D;&#x6BCF;&#x5F20;&#x56FE;&#x7247;&#x53D8;&#x4E3A;&#x957F;&#x5EA6;&#x4E3A;784&#x7684;&#x4E00;&#x7EF4;&#x6570;&#x7EC4;&#xFF0C;&#x5C06;&#x8BE5;&#x6570;&#x7EC4;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x8F93;&#x5165;&#x7279;&#x5F81;&#x5582;&#x5165;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x3002;</p>
<p>&#x4F8B;&#x5982;:
&#x4E00;&#x5F20;&#x6570;&#x5B57;&#x624B;&#x5199;&#x4F53;&#x56FE;&#x7247;&#x53D8;&#x6210;&#x957F;&#x5EA6;&#x4E3A;784&#x7684;&#x4E00;&#x7EF4;&#x6570;&#x7EC4;<code>[0.0.0.0.0.231 0.235 0.459 ......0.219 0.0.0.0.]</code>&#x8F93;&#x5165;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x3002;&#x8BE5;&#x56FE;&#x7247;&#x5BF9;&#x5E94;&#x7684;&#x6807;&#x7B7E;&#x4E3A;<code>[0.0.0.0.0.0.1.0. 0.0]</code>&#xFF0C;&#x6807;&#x7B7E;&#x4E2D;&#x7D22;&#x5F15;&#x53F7;&#x4E3A;6&#x7684;&#x5143;&#x7D20;&#x4E3A;1&#xFF0C;&#x8868;&#x793A;&#x662F;&#x6570;&#x5B57;6&#x51FA;&#x73B0;&#x7684;&#x6982;&#x7387;&#x4E3A; 100%&#xFF0C;&#x5219;&#x8BE5;&#x56FE;&#x7247;&#x5BF9;&#x5E94;&#x7684;&#x8BC6;&#x522B;&#x7ED3;&#x679C;&#x662F;6&#x3002;</p>
<ul>
<li>&#x4F7F;&#x7528;<code>input_data</code>&#x6A21;&#x5757;&#x4E2D;&#x7684; <code>read_data_sets()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x52A0;&#x8F7D;<code>mnist</code> &#x6570;&#x636E;&#x96C6;:</li>
</ul>
<pre><code class="lang-python"><span class="hljs-keyword">from</span> tensorflow.examples.tutorials.mnist <span class="hljs-keyword">import</span> input_data
mnist = input_data.read_data_sets(<span class="hljs-string">&apos;./data/&apos;</span>,one_hot=<span class="hljs-keyword">True</span>)
</code></pre>
<p>&#x5728;<code>read_data_sets()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x4E2D;&#x6709;&#x4E24;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#xFF0C;&#x7B2C;&#x4E00;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x5B58;&#x653E;&#x8DEF;&#x5F84;&#xFF0C;&#x7B2C;&#x4E8C;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x7684;&#x5B58;&#x53D6;&#x5F62;&#x5F0F;&#x3002;&#x5F53;&#x7B2C;&#x4E8C;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#x4E3A; <code>Ture</code>&#x65F6;&#xFF0C;&#x8868;&#x793A;&#x4EE5;&#x72EC;&#x70ED;&#x7801;&#x5F62;&#x5F0F;&#x5B58;&#x53D6;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x3002;<code>read_data_sets()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x8FD0;&#x884C;&#x65F6;&#xFF0C;&#x4F1A;&#x68C0;&#x67E5;&#x6307;&#x5B9A;&#x8DEF;&#x5F84;&#x5185;&#x662F;&#x5426;&#x5DF2;&#x7ECF;&#x6709;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#xFF0C;&#x82E5;&#x6307;&#x5B9A;&#x8DEF;&#x5F84;&#x4E2D;&#x6CA1;&#x6709;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#xFF0C;&#x5219;&#x81EA;&#x52A8;&#x4E0B;&#x8F7D;&#xFF0C;&#x5E76;&#x5C06;<code>mnist</code>&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x5206;&#x4E3A;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x96C6;<code>train</code>&#x3001; &#x9A8C;&#x8BC1;&#x96C6; <code>validation</code>&#x548C;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x96C6;<code>test</code>&#x5B58;&#x653E;&#x3002;&#x5728;&#x7EC8;&#x7AEF;&#x663E;&#x793A;&#x5982;&#x4E0B;&#x5185;&#x5BB9;:</p>
<pre><code>Extracting ./data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting ./data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting ./data/tl0k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting ./data/ tl0k-labels-idx1-ubyte.gz
</code></pre><ul>
<li>&#x8FD4;&#x56DE;<code>mnist</code>&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x4E2D;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x96C6;<code>train</code>&#x3001;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x96C6;<code>validation</code>&#x548C;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x96C6;<code>test</code>&#x6837;&#x672C;&#x6570;&#x5728;<code>Tensorflow</code>&#x4E2D;&#x7528;&#x4EE5;&#x4E0B;&#x51FD;&#x6570;&#x8FD4;&#x56DE;&#x5B50;&#x96C6;&#x6837;&#x672C;&#x6570;:</li>
</ul>
<p>(1) &#x8FD4;&#x56DE;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x96C6;<code>train</code>&#x6837;&#x672C;&#x6570;</p>
<pre><code>print(&quot;train data size:&quot;, mnist.train.mun_examples)
# &#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;: train data size:55000
</code></pre><p>(2) &#x8FD4;&#x56DE;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x96C6;<code>validation</code>&#x6837;&#x672C;&#x6570;</p>
<pre><code>print(&quot;validation data size:&quot;, mnist.validation.mun_examples)
# &#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;: validation data size:5000
</code></pre><p>(3) &#x8FD4;&#x56DE;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x96C6;<code>test</code>&#x6837;&#x672C;&#x6570;</p>
<pre><code>print(&quot;test data size:&quot;, mnist.test.mun_examples)
# &#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;:test data size:10000
</code></pre><ul>
<li>&#x4F7F;&#x7528;<code>train.labels</code>&#x51FD;&#x6570;&#x8FD4;&#x56DE;<code>mnist</code> &#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x6807;&#x7B7E;</li>
</ul>
<p>&#x4F8B;&#x5982;:
&#x5728;<code>mnist</code>&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x82E5;&#x60F3;&#x8981;&#x67E5;&#x770B;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x96C6;&#x4E2D;&#x7B2C; 0&#x5F20;&#x56FE;&#x7247;&#x7684;&#x6807;&#x7B7E;&#xFF0C;&#x5219;&#x4F7F;&#x7528;&#x5982;&#x4E0B;&#x51FD;&#x6570;</p>
<pre><code>mnist.train.labels[0]
# &#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;:array([0.,0.,0.,0.,0.,0.,1.,0.,0.,0])
</code></pre><ul>
<li>&#x4F7F;&#x7528;<code>train.images</code>&#x51FD;&#x6570;&#x8FD4;&#x56DE;<code>mnist</code> &#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x56FE;&#x7247;&#x50CF;&#x7D20;&#x503C;</li>
</ul>
<p>&#x4F8B;&#x5982;:
&#x5728;<code>mnist</code>&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x82E5;&#x60F3;&#x8981;&#x67E5;&#x770B;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x96C6;&#x4E2D;&#x7B2C; 0&#x5F20;&#x56FE;&#x7247;&#x50CF;&#x7D20;&#x503C;&#xFF0C;&#x5219;&#x4F7F;&#x7528;&#x5982;&#x4E0B;&#x51FD;&#x6570;</p>
<pre><code>mnist.train.images[0]
# &#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;:
#array([0. ,0. ,0. ,
#       0. ,0. ,0. ,
#       0. ,0. ,0. ,
#       ... ... ...])
</code></pre><ul>
<li>&#x4F7F;&#x7528;<code>mnist.train.next_batch()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x5C06;&#x6570;&#x636E;&#x8F93;&#x5165;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;</li>
</ul>
<p>&#x4F8B;&#x5982;:</p>
<pre><code>BATCH_SIZE = 200
xs,ys = mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)
print(&quot;xs shape:&quot;, xs.shape)
print(&quot;ys shape:&quot;, ys.shape)
#&#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;:xs.shape(200,784)
#&#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;:ys.shape(200,10)
</code></pre><p>&#x5176;&#x4E2D;&#xFF0C;<code>mnist.train.next_batch()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x5305;&#x542B;&#x4E00;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;<code>BATCH_SIZE</code>&#xFF0C;&#x8868;&#x793A;&#x968F;&#x673A;&#x4ECE;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x96C6;&#x4E2D;&#x62BD;&#x53D6;<code>BATCH_SIZE</code>&#x4E2A;&#x6837;&#x672C;&#x8F93;&#x5165;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#xFF0C;&#x5E76;&#x5C06;&#x6837;&#x672C;&#x7684;&#x50CF;&#x7D20;&#x503C;&#x548C;&#x6807;&#x7B7E;&#x5206;&#x522B;&#x8D4B;&#x7ED9;<code>xs</code> &#x548C;<code>ys</code>&#x3002;&#x5728;&#x672C;&#x4F8B;&#x4E2D;&#xFF0C;<code>BATCH_SIZE</code>&#x8BBE;&#x7F6E;&#x4E3A; 200&#xFF0C;&#x8868;&#x793A;&#x4E00;&#x6B21;&#x5C06;200&#x4E2A;&#x6837;&#x672C;&#x7684;&#x50CF;&#x7D20;&#x503C;&#x548C;&#x6807;&#x7B7E;&#x5206;&#x522B;&#x8D4B;&#x503C;&#x7ED9;<code>xs</code>&#x548C;<code>ys</code>&#xFF0C;&#x6545;<code>xs</code>&#x7684;&#x5F62;&#x72B6;&#x4E3A;<code>(200,784)</code>&#xFF0C;&#x5BF9;&#x5E94;&#x7684;<code>ys</code>&#x7684;&#x5F62;&#x72B6;&#x4E3A; <code>(200,10)</code>&#x3002;</p>
<ul>
<li>&#x5B9E;&#x73B0;<strong><code>Mnist</code>&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x624B;&#x5199;&#x6570;&#x5B57;&#x8BC6;&#x522B;</strong>&#x7684;&#x5E38;&#x7528;&#x51FD;&#x6570;:</li>
</ul>
<p>(1) <code>tf.get_collection(&quot;&quot;)</code>&#x51FD;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x4ECE;<code>collection</code>&#x96C6;&#x5408;&#x4E2D;&#x53D6;&#x51FA;&#x5168;&#x90E8;&#x53D8;&#x91CF;&#x751F;&#x6210; &#x4E00;&#x4E2A;&#x5217;&#x8868;&#x3002;</p>
<p>(2) <code>tf.add()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x5C06;&#x53C2;&#x6570;&#x5217;&#x8868;&#x4E2D;&#x5BF9;&#x5E94;&#x5143;&#x7D20;&#x76F8;&#x52A0;&#x3002;</p>
<p>&#x4F8B;&#x5982;:</p>
<pre><code>x=tf.constant([[1,2],[1,2]])
y=tf.constant([[1,1],[1,2]])
z=tf.add(x,y)
print(z)
# &#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;:[[2,3],[2,4]]
</code></pre><p>(3) <code>tf.cast(x,dtype)</code>&#x51FD;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x5C06;&#x53C2;&#x6570; <code>x</code>&#x8F6C;&#x6362;&#x4E3A;&#x6307;&#x5B9A;&#x6570;&#x636E;&#x7C7B;&#x578B;&#x3002;</p>
<p>&#x4F8B;&#x5982;:</p>
<pre><code>A = tf.convert_to_tensor(np.array([[1,1,2,4], [3,4,8,5]]))
print(A.dtype)
b = tf.cast(A, tf.float32)
print(b.dtype)
# &#x7ED3;&#x679C;&#x8F93;&#x51FA;:
# &lt;dtype: &apos;int64&apos;&gt;
# &lt;dtype: &apos;float32&apos;&gt;
</code></pre><p>&#x4ECE;&#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;&#x770B;&#x51FA;&#xFF0C;&#x5C06;&#x77E9;&#x9635;<code>A</code>&#x7531;&#x6574;&#x6570;&#x578B;&#x53D8;&#x4E3A;32&#x4F4D;&#x6D6E;&#x70B9;&#x578B;&#x3002;</p>
<p>(4) <code>tf.equal()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x5BF9;&#x6BD4;&#x4E24;&#x4E2A;&#x77E9;&#x9635;&#x6216;&#x8005;&#x5411;&#x91CF;&#x7684;&#x5143;&#x7D20;&#x3002;&#x82E5;&#x5BF9;&#x5E94;&#x5143;&#x7D20;&#x76F8;&#x7B49;&#xFF0C;&#x5219;&#x8FD4;&#x56DE;<code>True</code>;&#x82E5;&#x5BF9;&#x5E94;&#x5143;&#x7D20;&#x4E0D;&#x76F8;&#x7B49;&#xFF0C;&#x5219;&#x8FD4;&#x56DE;<code>False</code>&#x3002;</p>
<p>&#x4F8B;&#x5982;:</p>
<pre><code>A = [[1,3,4,5,6]]
B = [[1,3,4,3,2]]
with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(tf.equal(A, B)))
# &#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;:[[ True True True False False]]
</code></pre><p>&#x5728;&#x77E9;&#x9635;<code>A</code>&#x548C;<code>B</code>&#x4E2D;&#xFF0C;&#x7B2C;1&#x3001;2&#x3001;3&#x4E2A;&#x5143;&#x7D20;&#x76F8;&#x7B49;&#xFF0C;&#x7B2C;4&#x3001;5&#x4E2A;&#x5143;&#x7D20;&#x4E0D;&#x7B49;&#xFF0C;&#x6545;&#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x7B2C;1&#x3001;2&#x3001;3&#x4E2A;&#x5143;&#x7D20;&#x53D6;&#x503C;&#x4E3A;<code>True</code>&#xFF0C;&#x7B2C;4&#x3001;5&#x4E2A;&#x5143;&#x7D20;&#x53D6;&#x503C;&#x4E3A;<code>False</code>&#x3002;</p>
<p>(5) <code>tf.reduce_mean(x,axis)</code>&#x51FD;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x6C42;&#x53D6;&#x77E9;&#x9635;&#x6216;&#x5F20;&#x91CF;&#x6307;&#x5B9A;&#x7EF4;&#x5EA6;&#x7684;&#x5E73;&#x5747;&#x503C;&#x3002;&#x82E5;&#x4E0D; &#x6307;&#x5B9A;&#x7B2C;&#x4E8C;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#xFF0C;&#x5219;&#x5728;&#x6240;&#x6709;&#x5143;&#x7D20;&#x4E2D;&#x53D6;&#x5E73;&#x5747;&#x503C;;&#x82E5;&#x6307;&#x5B9A;&#x7B2C;&#x4E8C;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#x4E3A;0&#xFF0C;&#x5219;&#x5728;&#x7B2C;&#x4E00;&#x7EF4;&#x5143;&#x7D20;&#x4E0A;&#x53D6;&#x5E73;&#x5747;&#x503C;&#xFF0C;&#x5373;&#x6BCF;&#x4E00;&#x5217;&#x6C42;&#x5E73;&#x5747;&#x503C;;&#x82E5;&#x6307;&#x5B9A;&#x7B2C;&#x4E8C;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#x4E3A;1&#xFF0C;&#x5219;&#x5728;&#x7B2C;&#x4E8C;&#x7EF4;&#x5143;&#x7D20;&#x4E0A;&#x53D6;&#x5E73;&#x5747;&#x503C;&#xFF0C;&#x5373;&#x6BCF;&#x4E00;&#x884C;&#x6C42;&#x5E73;&#x5747;&#x503C;&#x3002;</p>
<p>&#x4F8B;&#x5982;:</p>
<pre><code>x = [[1., 1.]
     [2., 2.]]
print(tf.reduce_mean(x))
# &#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;:1.5
print(tf.reduce_mean(x, 0))
# &#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;:[1.5, 1.5]
print(tf.reduce_mean(x, 1))
#&#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;:[1., 1.]
</code></pre><p>(6) <code>tf.argmax(x,axis)</code>&#x51FD;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x8FD4;&#x56DE;&#x6307;&#x5B9A;&#x7EF4;&#x5EA6;<code>axis</code>&#x4E0B;&#xFF0C;&#x53C2;&#x6570;<code>x</code>&#x4E2D;&#x6700;&#x5927;&#x503C;&#x7D22;&#x5F15;&#x53F7;&#x3002;</p>
<p>&#x4F8B;&#x5982;:
&#x5728;<code>tf.argmax([1,0,0],1)</code>&#x51FD;&#x6570;&#x4E2D;&#xFF0C;<code>axis</code>&#x4E3A;1&#xFF0C;&#x53C2;&#x6570;<code>x</code>&#x4E3A;<code>[1,0,0]</code>&#xFF0C;&#x8868;&#x793A;&#x5728;&#x53C2;&#x6570;<code>x</code>&#x7684;&#x7B2C;&#x4E00;&#x4E2A;&#x7EF4;&#x5EA6;&#x53D6;&#x6700;&#x5927;&#x503C;&#x5BF9;&#x5E94;&#x7684;&#x7D22;&#x5F15;&#x53F7;&#xFF0C;&#x6545;&#x8FD4;&#x56DE;0&#x3002;</p>
<p>(7) <code>os.path.join()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x628A;&#x53C2;&#x6570;&#x5B57;&#x7B26;&#x4E32;&#x6309;&#x7167;&#x8DEF;&#x5F84;&#x547D;&#x540D;&#x89C4;&#x5219;&#x62FC;&#x63A5;&#x3002;</p>
<p>&#x4F8B;&#x5982;:</p>
<pre><code>import os
os.path.join(&apos;/hello/&apos;,&apos;good/boy/&apos;,&apos;doiido&apos;) 
# &#x8F93;&#x51FA;&#x7ED3;&#x679C;:&apos;/hello/good/boy/doiido&apos;
</code></pre><p>(8) &#x5B57;&#x7B26;&#x4E32;<code>.split()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x6309;&#x7167;&#x6307;&#x5B9A;&#x201D;&#x62C6;&#x5206;&#x7B26;&#x201D;&#x5BF9;&#x5B57;&#x7B26;&#x4E32;&#x62C6;&#x5206;&#xFF0C;&#x8FD4;&#x56DE;&#x62C6;&#x5206;&#x5217;&#x8868;&#x3002;</p>
<p>&#x4F8B;&#x5982;:</p>
<pre><code>&apos;./model/mnist_model-1001&apos;.split(&apos;/&apos;)[-1].split(&apos;-&apos;)[-1]
</code></pre><p>&#x5728;&#x8BE5;&#x4F8B;&#x5B50;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x5171;&#x8FDB;&#x884C;&#x4E24;&#x6B21;&#x62C6;&#x5206;&#x3002;&#x7B2C;&#x4E00;&#x4E2A;&#x62C6;&#x5206;&#x7B26;&#x4E3A;&#x2018;/&#x2019;&#xFF0C;&#x8FD4;&#x56DE;&#x62C6;&#x5206;&#x5217;&#x8868;&#xFF0C;&#x5E76;&#x63D0;&#x53D6;&#x5217;&#x8868;&#x4E2D;&#x7D22;&#x5F15;&#x4E3A;-1&#x7684;&#x5143;&#x7D20;&#x5373;&#x5012;&#x6570;&#x7B2C;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5143;&#x7D20;;&#x7B2C;&#x4E8C;&#x4E2A;&#x62C6;&#x5206;&#x7B26;&#x4E3A;&#x2018;-&#x2019;&#xFF0C;&#x8FD4;&#x56DE;&#x62C6;&#x5206;&#x5217;&#x8868;&#xFF0C;&#x5E76;&#x63D0;&#x53D6;&#x5217;&#x8868;&#x4E2D;&#x7D22;&#x5F15;&#x4E3A;-1&#x7684;&#x5143;&#x7D20;&#x5373;&#x5012;&#x6570;&#x7B2C;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5143;&#x7D20;&#xFF0C;&#x6545;&#x51FD;&#x6570;&#x8FD4;&#x56DE;&#x503C;&#x4E3A;1001&#x3002;</p>
<p>(9) <code>tf.Graph().as_default()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x5C06;&#x5F53;&#x524D;&#x56FE;&#x8BBE;&#x7F6E;&#x6210;&#x4E3A;&#x9ED8;&#x8BA4;&#x56FE;&#xFF0C;&#x5E76;&#x8FD4;&#x56DE;&#x4E00;&#x4E2A;&#x4E0A;&#x4E0B;&#x6587;&#x7BA1;&#x7406;&#x5668;&#x3002;&#x8BE5;&#x51FD;&#x6570;&#x4E00;&#x822C;&#x4E0E;<code>with</code>&#x5173;&#x952E;&#x5B57;&#x642D;&#x914D;&#x4F7F;&#x7528;&#xFF0C;&#x5E94;&#x7528;&#x4E8E;&#x5C06;&#x5DF2;&#x7ECF;&#x5B9A;&#x4E49;&#x597D;&#x7684;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x5728;&#x8BA1;&#x7B97;&#x56FE;&#x4E2D;&#x590D;&#x73B0;&#x3002;</p>
<p>&#x4F8B;&#x5982;:</p>
<pre><code>with tf.Graph().as_default() as g
</code></pre><p>&#x8868;&#x793A;&#x5C06;&#x5728;<code>Graph()</code>&#x5185;&#x5B9A;&#x4E49;&#x7684;&#x8282;&#x70B9;&#x52A0;&#x5165;&#x5230;&#x8BA1;&#x7B97;&#x56FE;<code>g</code>&#x4E2D;&#x3002;</p>
<ul>
<li>&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x4FDD;&#x5B58;</li>
</ul>
<p>&#x5728;&#x53CD;&#x5411;&#x4F20;&#x64AD;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x4E00;&#x822C;&#x4F1A;&#x95F4;&#x9694;&#x4E00;&#x5B9A;&#x8F6E;&#x6570;&#x4FDD;&#x5B58;&#x4E00;&#x6B21;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6A21;&#x578B;&#xFF0C;&#x5E76;&#x4EA7;&#x751F;&#x4E09;&#x4E2A;&#x6587;&#x4EF6;(&#x4FDD;&#x5B58;&#x5F53;&#x524D;&#x56FE;&#x7ED3;&#x6784;&#x7684;<code>.meta</code>&#x6587;&#x4EF6;&#x3001;&#x4FDD;&#x5B58;&#x5F53;&#x524D;&#x53C2;&#x6570;&#x540D;&#x7684;<code>.index</code>&#x6587;&#x4EF6;&#x3001;&#x4FDD;&#x5B58;&#x5F53;&#x524D;&#x53C2;&#x6570;&#x7684;<code>.data</code>&#x6587;&#x4EF6;)&#xFF0C;&#x5728;<code>Tensorflow</code>&#x4E2D;&#x5982;&#x4E0B;&#x8868;&#x793A;:</p>
<pre><code>saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
  for i in range(STEPS):
    if i % &#x8F6E;&#x6570; == 0:
      saver.save(sess, os.path.join(MODEL_SAVE_PATH,MODEL_NAME), global_step=global_step)
</code></pre><p>&#x5176;&#x4E2D;&#xFF0C;<code>tf.train.Saver()</code>&#x7528;&#x6765;&#x5B9E;&#x4F8B;&#x5316; <code>saver</code>&#x5BF9;&#x8C61;&#x3002;&#x4E0A;&#x8FF0;&#x4EE3;&#x7801;&#x8868;&#x793A;&#xFF0C;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6BCF;&#x5FAA;&#x73AF;&#x89C4;&#x5B9A;&#x7684;&#x8F6E;&#x6570;&#xFF0C;&#x5C06;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6A21;&#x578B;&#x4E2D;&#x6240;&#x6709;&#x7684;&#x53C2;&#x6570;&#x7B49;&#x4FE1;&#x606F;&#x4FDD;&#x5B58;&#x5230;&#x6307;&#x5B9A;&#x7684;&#x8DEF;&#x5F84;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x5E76;&#x5728;&#x5B58;&#x653E;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x6587;&#x4EF6;&#x5939;&#x540D;&#x79F0;&#x4E2D;&#x6CE8;&#x660E;&#x4FDD;&#x5B58;&#x6A21;&#x578B;&#x65F6;&#x7684;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x8F6E;&#x6570;&#x3002;</p>
<ul>
<li>&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x52A0;&#x8F7D;</li>
</ul>
<p>&#x5728;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6548;&#x679C;&#x65F6;&#xFF0C;&#x9700;&#x8981;&#x5C06;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x597D;&#x7684;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6A21;&#x578B;&#x52A0;&#x8F7D;&#xFF0C;&#x5728;<code>Tensorflow</code>&#x4E2D;&#x8FD9;&#x6837;&#x8868;&#x793A;:</p>
<pre><code>with tf.Session() as sess:
  ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(&#x5B58;&#x50A8;&#x8DEF;&#x5F84;)
  if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
    saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)
</code></pre><p>&#x5728;<code>with</code>&#x7ED3;&#x6784;&#x4E2D;&#x8FDB;&#x884C;&#x52A0;&#x8F7D;&#x4FDD;&#x5B58;&#x7684;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6A21;&#x578B;&#xFF0C;&#x82E5;<code>ckpt</code>&#x548C;&#x4FDD;&#x5B58;&#x7684;&#x6A21;&#x578B;&#x5728;&#x6307;&#x5B9A;&#x8DEF;&#x5F84;&#x4E2D;&#x5B58;&#x5728;&#xFF0C;&#x5219;&#x5C06;&#x4FDD;&#x5B58;&#x7684;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6A21;&#x578B;&#x52A0;&#x8F7D;&#x5230;&#x5F53;&#x524D;&#x4F1A;&#x8BDD;&#x4E2D;&#x3002;</p>
<ul>
<li>&#x52A0;&#x8F7D;&#x6A21;&#x578B;&#x4E2D;&#x53C2;&#x6570;&#x7684;&#x6ED1;&#x52A8;&#x5E73;&#x5747;&#x503C;</li>
</ul>
<p>&#x5728;&#x4FDD;&#x5B58;&#x6A21;&#x578B;&#x65F6;&#xFF0C;&#x82E5;&#x6A21;&#x578B;&#x4E2D;&#x91C7;&#x7528;&#x6ED1;&#x52A8;&#x5E73;&#x5747;&#xFF0C;&#x5219;&#x53C2;&#x6570;&#x7684;&#x6ED1;&#x52A8;&#x5E73;&#x5747;&#x503C;&#x4F1A;&#x4FDD;&#x5B58;&#x5728;&#x76F8;&#x5E94;&#x6587;&#x4EF6;&#x4E2D;&#x3002;&#x901A;&#x8FC7;&#x5B9E;&#x4F8B;&#x5316;<code>saver</code>&#x5BF9;&#x8C61;&#xFF0C;&#x5B9E;&#x73B0;&#x53C2;&#x6570;&#x6ED1;&#x52A8;&#x5E73;&#x5747;&#x503C;&#x7684;&#x52A0;&#x8F7D;&#xFF0C;&#x5728;<code>Tensorflow</code>&#x4E2D;&#x5982;&#x4E0B;&#x8868;&#x793A;:</p>
<pre><code>ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(&#x6ED1;&#x52A8;&#x5E73;&#x5747;&#x57FA;&#x6570;)
ema_restore = ema.variables_to_restore()
saver = tf.train.Saver(ema_restore)
</code></pre><ul>
<li>&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6A21;&#x578B;&#x51C6;&#x786E;&#x7387;&#x8BC4;&#x4F30;&#x65B9;&#x6CD5;</li>
</ul>
<p>&#x5728;&#x7F51;&#x7EDC;&#x8BC4;&#x4F30;&#x65F6;&#xFF0C;&#x4E00;&#x822C;&#x901A;&#x8FC7;&#x8BA1;&#x7B97;&#x5728;&#x4E00;&#x7EC4;&#x6570;&#x636E;&#x4E0A;&#x7684;&#x8BC6;&#x522B;&#x51C6;&#x786E;&#x7387;&#xFF0C;&#x8BC4;&#x4F30;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x7684;&#x6548;&#x679C;&#x3002;&#x5728; <code>Tensorflow</code>&#x4E2D;&#x8FD9;&#x6837;&#x8868;&#x793A;:</p>
<pre><code>correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) 
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
</code></pre><p>&#x5728;&#x4E0A;&#x8FF0;&#x4E2D;&#xFF0C;<code>y</code>&#x8868;&#x793A;&#x5728;&#x4E00;&#x7EC4;&#x6570;&#x636E;(&#x5373; <code>batch_size</code>&#x4E2A;&#x6570;&#x636E;)&#x4E0A;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x9884;&#x6D4B;&#x7ED3;&#x679C;&#xFF0C;<code>y</code>&#x7684;&#x5F62;&#x72B6;&#x4E3A;<code>[batch_size,10]</code>&#xFF0C;&#x6BCF;&#x4E00;&#x884C;&#x8868;&#x793A;&#x4E00;&#x5F20;&#x56FE;&#x7247;&#x7684;&#x8BC6;&#x522B;&#x7ED3;&#x679C;&#x3002;&#x901A;&#x8FC7; <code>tf.argmax()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x53D6;&#x51FA;&#x6BCF;&#x5F20;&#x56FE;&#x7247;&#x5BF9;&#x5E94;&#x5411;&#x91CF;&#x4E2D;&#x6700;&#x5927;&#x503C;&#x5143;&#x7D20;&#x5BF9;&#x5E94;&#x7684;&#x7D22;&#x5F15;&#x503C;&#xFF0C;&#x7EC4;&#x6210;&#x957F;&#x5EA6;&#x4E3A;&#x8F93;&#x5165;&#x6570;&#x636E;<code>batch_size</code>&#x4E2A;&#x7684;&#x4E00;&#x7EF4;&#x6570;&#x7EC4;&#x3002;&#x901A;&#x8FC7; <code>tf.equal()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x5224;&#x65AD;&#x9884;&#x6D4B;&#x7ED3;&#x679C;&#x5F20;&#x91CF;&#x548C;&#x5B9E;&#x9645;&#x6807;&#x7B7E;&#x5F20;&#x91CF;&#x7684;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x7EF4;&#x5EA6;&#x662F;&#x5426;&#x76F8;&#x7B49;&#xFF0C;&#x82E5;&#x76F8;&#x7B49;&#x5219;&#x8FD4;&#x56DE; <code>True</code>&#xFF0C;&#x4E0D;&#x76F8;&#x7B49;&#x5219;&#x8FD4;&#x56DE;<code>False</code>&#x3002;&#x901A;&#x8FC7; <code>tf.cast()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x5C06;&#x5F97;&#x5230;&#x7684;&#x5E03;&#x5C14;&#x578B;&#x6570;&#x503C;&#x8F6C;&#x5316;&#x4E3A;&#x5B9E;&#x6570;&#x578B;&#xFF0C;&#x518D;&#x901A;&#x8FC7;<code>tf.reduce_mean()</code>&#x51FD;&#x6570;&#x6C42;&#x5E73;&#x5747;&#x503C;&#xFF0C;&#x6700;&#x7EC8;&#x5F97;&#x5230;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6A21;&#x578B;&#x5728;&#x672C;&#x7EC4;&#x6570;&#x636E;&#x4E0A;&#x7684;&#x51C6;&#x786E;&#x7387;&#x3002;</p>
<h2 id="&#x5B9E;&#x8DF5;&#x4EE3;&#x7801;&#x9A8C;&#x8BC1;">&#x5B9E;&#x8DF5;&#x4EE3;&#x7801;&#x9A8C;&#x8BC1;</h2>
<p>1) &#x8FD0;&#x884C;<code>mnist_backward.py</code></p>
<p><img src="http://ovhbzkbox.bkt.clouddn.com/2018-08-14-15342252108017.jpg" alt=""></p>
<p>2) &#x8FD0;&#x884C;<code>mnist_test.py</code>&#x6765;&#x76D1;&#x6D4B;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x51C6;&#x786E;&#x7387;</p>
<p><img src="http://ovhbzkbox.bkt.clouddn.com/2018-08-14-15342252643433.jpg" alt=""></p>
<p>3&#xFF09;&#x8FD0;&#x884C;<code>mnist_app.py</code>&#x8F93;&#x5165;10(&#x8868;&#x793A;&#x5FAA;&#x73AF;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x5341;&#x5F20;&#x56FE;&#x7247;)</p>
<p><img src="http://ovhbzkbox.bkt.clouddn.com/2018-08-14-15342253251916.jpg" alt=""></p>
<footer class="page-footer"><span class="copyright">Copyright &#xA9; scottdu 2018 all right reserved&#xFF0C;powered by Gitbook</span><span class="footer-modification">&#x8BE5;&#x6587;&#x4EF6;&#x4FEE;&#x8BA2;&#x65F6;&#x95F4;&#xFF1A;
2018-08-18 15:53:44
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    </div>
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            <h1 class="search-results-title"><span class='search-results-count'></span> results matching "<span class='search-query'></span>"</h1>
            <ul class="search-results-list"></ul>
            
        </div>
        <div class="no-results">
            
            <h1 class="search-results-title">No results matching "<span class='search-query'></span>"</h1>
            
        </div>
    </div>
</div>

                        </div>
                    </div>
                
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